模糊C均值聚类改进在图像分割中的应用与性能优化

本篇硕士学位论文深入探讨了基于模糊聚类的图像分割技术，作者王志兵在信号与信息处理专业背景下，对图像分割这一关键领域的经典方法进行了研究。图像分割对于提取有用目标至关重要，但在实际应用中，图像的复杂性和不确定性导致了有效分割的挑战。模糊聚类分析，特别是模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）算法，因其迭代优化和适应模糊性而被广泛应用。FCM算法能够避免硬阈值设定，适用于处理图像中存在的不确定性和模糊性，尤其在无监督环境下，具有自动化的优势。 论文的主要贡献包括两个方面： 首先，针对传统FCM算法忽视像素空间信息且易受噪声影响的问题，作者对隶属函数进行了改进。他们通过计算像素与其聚类中心的空间距离，结合欧氏距离，创建了新的距离特征，这使得改进后的FCM算法在处理噪声图像时表现出更强的鲁棒性和更快的收敛速度。实验证明，这种方法能够有效地分离出目标图像，提高算法的稳定性和性能。 其次，为了克服原始算法在特征集计算复杂度、噪声抑制和图像轮廓处理上的局限，作者提出了基于快速FCM聚类的图像分割算法。这个算法通过选择灰度直方图的峰值作为初始聚类中心，显著降低了算法的迭代次数，并利用邻域像素的均值和中值影响中心像素的聚类决策，从而简化了计算负担，增强了对噪声的抑制能力。 总体来说，这篇论文通过对模糊聚类算法的优化和创新应用，提高了图像分割的精度和效率，为图像处理领域的研究提供了有价值的理论支持和技术方法，对于实际图像处理任务具有重要的实践意义。